基于颗粒集合体形貌影响因子的流变体性能预测方法与流程

1.本发明涉及一种流变体性能预测方法，尤其涉及一种基于颗粒集合体形貌影响因子的流变体性能预测方法。


背景技术：

2.流变体为能形成悬浮匀质分散体系的系统，由颗粒集合体和分散浆体构成。分散浆体由粒径《0.075的细小颗粒(如水泥等无机胶凝材料)和水或有机液体(例如树脂、沥青等)共同形成；颗粒集合体为填充颗粒，例如天然矿物颗粒(集料)、或合成聚合物颗粒(如塑料、橡胶颗粒)等，颗粒大小分布可以是连续级配、间断级配等不同的级配类型。
3.流变体中的颗粒的表观形貌会影响流变体性能，以砂浆为例，研究表明，新拌砂浆流变体中，相比河砂颗粒，不规则机制砂颗粒形状能使砂浆塑性黏度增加48％，极大恶化砂浆的工作性；还将影响到堆积体的密度、临界摩擦角等，最终影响到硬化混凝土强度。现有技术中，对于流变体的性能主要基于经验的工作性评价方法，不能有效指导颗粒体的质量控制(往往通过大量的试验反复验证确定)，而且工作性评价方法并未反映流变体工作性的物理力学本质。
4.因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于颗粒集合体形貌影响因子的流变体性能预测方法，在不使用精密仪器的条件下能够对流变体的流动度指标进行准确评估，而且能够指导颗粒集合体的质量控制，进而对流变体的整体性能进行评价，为流变体的后续应用提供质量保证，成本低，过程简单。
6.本发明提供的一种基于颗粒集合体形貌影响因子的流变体性能预测方法，包括以下步骤：
7.s1.采集流变体中目标颗粒集合体的形貌特征；
8.s2.基于目标颗粒集合体的形貌特征确定目标颗粒集合体的形貌参数kc；
9.s3.基于形貌参数kc确定颗粒集合体形貌影响因子λ，并判断流变体的目标颗粒集合体的形貌影响因子λ是否满足预设范围，如是，则进入步骤s4；
10.s4.构建流变体性能预测模型：
11.其中，sf为流变体的流动度，a1、b1、a2、b2均为计算系数，λ0为形貌影响因子拐点；
12.根据流变体性能预测模型计算出流变体的流动度，并判断该流动度是否处于设定的流动度阈值范围内，如是，当前流变体的性能符合工作性要求，如否，当前流变体的性能不符合工作性要求。
13.进一步，步骤s1中，流变体中目标颗粒物的形貌特征包括目标颗粒物的最小外接矩形的长度、宽度和高度。
14.进一步，步骤s2中，根据如下方法确定目标颗粒物的形貌参数kc：
15.其中，m＝1,2,
…
，n，表示目标颗粒物的第m个粒径范围，表示第m个粒径范围内的形貌参数的平均值，其中，n表示第m个粒径范围内粒径的个数，k
mp
表示第m个粒径范围内第p个粒径的形貌参数，mm表示第m个粒径范围的目标颗粒物的质量分数。
16.进一步，第m个粒径范围的形貌参数为k
mp
通过如下公式确定：k
mp
＝i
mp
j
mp
，其中：i
mp
表示第m个粒径范围内第p个粒径的长宽比，j
mp
表示第m个粒径范围内第p个粒径的宽高比。
17.进一步，目标颗粒集合体的形貌影响因子λ通过如下方法确定：
18.λ＝kc·
v；其中，v为目标颗粒集合体占流变体的体积分数。
19.本发明的有益效果：通过本发明，在不使用精密仪器的条件下能够对流变体的流动度指标进行准确评估，而且能够指导颗粒集合体的质量控制，进而对流变体的整体性能进行评价，为流变体的后续应用提供质量保证，成本低，过程简单。
附图说明
20.下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
21.图1为本发明的流程图。
22.图2为本发明以砂浆为例的形貌特征图。
23.图3为本发明以砂浆为例的形貌参数分布示意图。
24.图4为本发明以砂浆为例的体积分数示意图。
25.图5为本发明以砂浆为例的级配砂形貌参数对砂浆流变参数的影响示意图。
26.图6为本发明以砂浆为例的级配砂形貌影响因子与砂浆流变参数示意图。
27.图7为本发明以砂浆为例的砂粒的形貌影响因子与流动度对应图。
具体实施方式
28.以下进一步对本发明做出进一步详细说明：
29.本发明提供的一种基于颗粒集合体形貌影响因子的流变体性能预测方法，包括以下步骤：
30.s1.采集流变体中目标颗粒集合体的形貌特征；采用现有的方式，比如人工采样，比如高精度激光成像仪等；
31.s2.基于目标颗粒集合体的形貌特征确定目标颗粒集合体的形貌参数kc；
32.s3.基于形貌参数kc确定颗粒集合体形貌影响因子λ，并判断流变体的目标颗粒集
合体的形貌影响因子λ是否满足预设范围，如是，则进入步骤s4；
33.s4.构建流变体性能预测模型：
34.其中，sf为流变体的流动度，a1、b1、a2、b2均为计算系数，λ0为形貌影响因子拐点；如图7所示，其中，a1、b1、a2、b2以及λ0通过现有的试验方法进行拟合得到，本实施例中，以砂浆为例进行的说明，因此，在图7中，λ0以砂粒为例，其取值为1.05，a1取值为494.93，b1取值为176.57，a2取值为309.83，b2取值为1915.05，从而拟合出图7中的曲线图。
35.根据流变体性能预测模型计算出流变体的流动度，并判断该流动度是否处于设定的流动度阈值范围内，如是，当前流变体的性能符合工作性要求，如否，当前流变体的性能不符合工作性要求，通过上述方法，在不使用精密仪器的条件下能够对流变体的流动度指标进行准确评估，而且能够指导颗粒集合体的质量控制，进而对流变体的整体性能进行评价，为流变体的后续应用提供质量保证，成本低，过程简单。
36.其中，步骤s1中，流变体中目标颗粒物的形貌特征包括目标颗粒物的最小外接矩形的长度、宽度和高度，如图2所示，图2中以砂浆为例进行的说明，其中，其砂粒的形貌参数为其最小外接矩形的长度l、宽度w以及高度h。
37.本实施例中，步骤s2中，根据如下方法确定目标颗粒物的形貌参数kc：
38.其中，m＝1,2,
…
，n，表示目标颗粒物的第m个粒径范围，表示第m个粒径范围内的形貌参数的平均值，其中，n表示第m个粒径范围内粒径的个数，k
mp
表示第m个粒径范围内第p个粒径的形貌参数，mm表示第m个粒径范围的目标颗粒物的质量分数。
39.其中，第m个粒径范围的形貌参数为k
mp
通过如下公式确定：k
mp
＝i
mp
j
mp
，其中：i
mp
表示第m个粒径范围内第p个粒径的长宽比，j
mp
表示第m个粒径范围内第p个粒径的宽高比。
40.本实施例中，目标颗粒集合体的形貌影响因子λ通过如下方法确定：
41.λ＝kc·
v；其中，v为目标颗粒集合体占流变体的体积分数。在上述方法中，当流变体的流动度不满足工作性要求时，则可以调整颗粒集合体占流变体的体积分数，从而使得流变体满足工作性要求，因此，上述方法不仅仅能够实现流变体的流动度的预测，还可以反向进行颗粒结合体的质量控制。
42.为了对本发明充分理解，下面以流变体中的砂浆为例进行详细说明：
43.如图2所示，通过图2中确定的砂粒的长度、宽度和高度，即可求得该砂粒的长款比i和宽高比j，将i和j叠加后，就得到了表征该砂粒形貌的指标k，即k＝i j；
44.以i为x轴，j为y轴绘制散点图。如图3所示。其中，i-avg和j-avg分别表示某一粒径
范围内i和j的平均值。k-avg为某一粒径范围内k的平均值，σ-k表示形貌参数的离散程度。由图可知，对于同一种级配砂，粒径越小，k-avg随之越小，各个散点越往笛卡尔坐标系左下角聚集。这说明，粒径越小，砂粒越趋于规则圆滑，砂粒之间的形貌差异越小。比较k-avg，可以发现，对于cl砂，k-avg处于2.767与3.325之间。对于cd砂，k-avg处于2.524与2.880之间。对于n砂，k-avg处于2.503与2.524之间。这说明，cl砂形状最不规则，n砂最趋于规则圆滑，cd砂形貌的不规则度介于两者之间。从工程实际，也可知n砂是最规则光滑的。由此可知，k值越小，则颗粒形貌越规则，反之，则颗粒形貌越不规则。这说明使用k值评价砂粒形貌特征的做法是合理的。
45.图4为砂粒的体积分数与砂粒形貌特征之间的关系图，从图4可以发现，砂颗粒形状越不规则，砂浆流变体的屈服剪切应力越大；同种级配砂，砂浆流变体屈服剪切应力随体积分数的增加呈指数函数规律增长。
46.流变体的流动度与流变体的屈服应力之间具有如下关系：
47.其中，sf为流变体的流动度，a1、b1、a2、b2均为计算系数，τ0为流变体的初始屈服应力，ρ为流变体的密度，g为重力加速度；该公式中，流变体的屈服应力τ0以及流变体的密度ρ通过现有的设备进行测试；通过该公式，能够精确反应流变体的流动度，从而能够对前述方法中流动度预测结果进行验证。
48.如图5-图6：保持砂体积分数不变，随着kc值增加，τ0先缓慢增加后快速增长，当kc从2.90增加到3.05时，τ0由230.85pa急速增加到869.64pa。另外，kc值小于2.68时，η(流变体的塑性粘度)随着kc值的增加而增加。kc值大于2.68以后，η呈下降趋势。
49.最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。